应用于贴片机贴装顺序优化的遗传算法的比较和改进

元件贴装顺序优化是决定贴片机生产效率的关键问题,传统的解决贴装顺序优化问题的方法有遗传算法,蚁群算法,SS(伞布搜索法)等。使用较多的还是遗传算法。遗传算法中包含选择算子、交叉算子、变异算子,且编程思想简单,但容易出现局部最优,过早收敛等情况。在此,通过对遗传算法在贴装顺序优化应用的结果比较找到一种更适合的遗传算法,使之拥有较快的收敛速度和全局优化性。

贴片机贴装路径优化的改进遗传算法

贴片机贴装顺序是影响设备生产效率的重要问题,针对此问题,已有各种优化算法提出,包括遗传算法。但是传统的遗传算法(GA)包括一些改进的遗传算法,在解决这个问题上还是存在全局性差、收敛速度慢和易陷入局部最优解的问题。在此基础上加入一个复合算子来优化种群,保证向最优解收敛的同时兼顾种群多样性。配合有效的交叉算子和变异算子,在优化结果上有了更大的改进,能更有效地提高贴装效率。